RAG(검색 증강 생성)을 활용한 LLM 한계 극복

검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation)은 텍스트 생성 과정에 정보 검색을 통합한 자연어 처리(NLP) 기술입니다. LLM(Large Language Model)이 가지는 다양한 한계점을 해결해 주는 뛰어난 보완재이며, 기업 입장에서는 내부 보안이 필요한 문서/텍스트 데이터들을 LLM에 적용하여 활용할 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 아래에서는 RAG의 주요 특징 및 LLM과 어떤 시너지를 낼 수 있는지에 대해 요약하여 설명합니다.자세한 내용은 아래 본문에서 확인 가능합니다. 생성형 AI 환각의 종말? RAG로 엿보는 LLM의 미래[테크트렌드]대규모언어모델(LLM)을 활용한 챗봇인 챗GPT가 세상에 나온 이후 그 유용성 못지않게 많은 문제점이 지적되고 있다. 환각..

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• · 2024. 11. 5.
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[경영전략] 생성형 AI 가 가져올 리더십의 미래

생성형 AI의 발전으로 일과 인력의 미래에 대한 논의는 끊임없이 논쟁의 중심에 있습니다. 시간이 지나면서 AI의 가능성과 한계가 함께 인식되기 시작했고, AI를 효과적으로 활용하는 사람이 그렇지 않은 사람을 대체할 것이라는 주장이 더 설득력을 얻고 있습니다.그렇다면 리더들은 어떻게 AI를 활용해 리더십을 효과적으로 발휘할 수 있을까요? 아래 포스트에서 해당 내용을 자세히 다루고 있어 공유하는 차원으로 정리해 보았습니다. 좀 더 자세한 내용을 보고자 하신다면 아래 링크를 통해 본문을 보시면 될 것 같습니다.  생성형 AI가 가져올 리더십의 미래IGM의 경영전략[경영전략]챗GPT의 등장 이후 생성형 인공지능(AI)에 대한 관심은 폭발적으로 증가했다. 일과 인력의 미래에 대한 논쟁은 전 세계적으로 뜨거운 주제..

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• · 2024. 11. 4.
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